Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Dai, Yan, Cui, Qiwen, Du, Simon S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2402.07082 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning Optimal Tax Design in Nonatomic Congestion Games
von: Cui, Qiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cui, Qiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Independent Learning in Constrained Markov Potential Games
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Offline congestion games: How feedback type affects data coverage requirement
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Black-box Approach for Non-stationary Multi-agent Reinforcement Learning
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Independent Policy Mirror Descent for Markov Potential Games: Scaling to Large Number of Players
von: Alatur, Pragnya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alatur, Pragnya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Independent Learning of Nash Equilibria in Partially Observable Markov Potential Games with Decoupled Dynamics
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Playing Markov Games Without Observing Payoffs
von: Ablin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ablin, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Zero-Sum Linear Quadratic Games with Improved Sample Complexity and Last-Iterate Convergence
von: Wu, Jiduan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Jiduan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Optimal Sample Complexity of Linear Contracts
von: Høgsgaard, Mikael Møller
Veröffentlicht: (2026)
von: Høgsgaard, Mikael Møller
Veröffentlicht: (2026)
Convergence to Nash Equilibrium and No-regret Guarantee in (Markov) Potential Games
von: Dong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Sample Efficiency of Model-Free Algorithms for Zero-Sum Markov Games
von: Feng, Songtao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Feng, Songtao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Performative Reinforcement Learning with Linear Markov Decision Process
von: Mandal, Debmalya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mandal, Debmalya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Policy Gradient Methods for Average-Reward Markov Potential Games
von: Cheng, Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Corruption-Robust Offline Two-Player Zero-Sum Markov Games
von: Nika, Andi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nika, Andi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Player Zero-Sum Markov Games with Networked Separable Interactions
von: Park, Chanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Park, Chanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Offline Two-Player Zero-Sum Markov Games with KL Regularization
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Global Convergence of Multi-Agent Policy Gradient in Markov Potential Games
von: Leonardos, Stefanos, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Leonardos, Stefanos, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Shapley Value Approximation Based on k-Additive Games
von: Pelegrina, Guilherme Dean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pelegrina, Guilherme Dean, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preference-Based Multi-Agent Reinforcement Learning: Data Coverage and Algorithmic Techniques
von: Zhang, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model-Based Reinforcement Learning for Offline Zero-Sum Markov Games
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Last-Iterate Convergence of Payoff-Based Independent Learning in Zero-Sum Stochastic Games
von: Chen, Zaiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zaiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning in Zero-Sum Markov Games: Relaxing Strong Reachability and Mixing Time Assumptions
von: Ouhamma, Reda, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ouhamma, Reda, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Pricing Query Complexity of Multiplicative Revenue Approximation
von: Tang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximating Nash Equilibria in General-Sum Games via Meta-Learning
von: Sychrovský, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sychrovský, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Learning for Uninformed Markov Games: Empirical Nash-Value Regret and Non-Stationarity Adaptation
von: Liu, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
von: Gonzales, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gonzales, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Intelligent Disobedience Game: Formulating Disobedience in Stackelberg Games and Markov Decision Processes
von: Hornig, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hornig, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Inception: Efficiently Computable Misinformation Attacks on Markov Games
von: McMahan, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: McMahan, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stable Matching with Ties: Approximation Ratios and Learning
von: Lin, Shiyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Shiyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Smoothed Elicitation Complexity for Approximate $Γ$-calibration of Discrete Classification Tasks
von: Finocchiaro, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Finocchiaro, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decentralized and Privacy-Preserving Learning of Approximate Stackelberg Solutions in Energy Trading Games with Demand Response Aggregators
von: Kampezidou, Styliani I., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kampezidou, Styliani I., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Tractable Equilibrium Computation in Markov Games through Risk Aversion
von: Mazumdar, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mazumdar, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Regret Minimization and Convergence to Equilibria in General-sum Markov Games
von: Erez, Liad, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Erez, Liad, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Sample Efficient Omniprediction and Downstream Swap Regret for Non-Linear Losses
von: Lu, Jiuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Jiuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometry Meets Incentives: Sample-Efficient Incentivized Exploration with Linear Contexts
von: Schiffer, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schiffer, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sample Complexity of Linear Regression Models for Opinion Formation in Networks
von: Liu, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Haolin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PPA-Game: Characterizing and Learning Competitive Dynamics Among Online Content Creators
von: Xu, Renzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Renzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Roping in Uncertainty: Robustness and Regularization in Markov Games
von: McMahan, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: McMahan, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Satisficing Paths and Independent Multi-Agent Reinforcement Learning in Stochastic Games
von: Yongacoglu, Bora, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Yongacoglu, Bora, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Achieving Logarithmic Regret in KL-Regularized Zero-Sum Markov Games
von: Nayak, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nayak, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Learning Optimal Tax Design in Nonatomic Congestion Games
von: Cui, Qiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Independent Learning in Constrained Markov Potential Games
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Offline congestion games: How feedback type affects data coverage requirement
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
A Black-box Approach for Non-stationary Multi-agent Reinforcement Learning
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Independent Policy Mirror Descent for Markov Potential Games: Scaling to Large Number of Players
von: Alatur, Pragnya, et al.
Veröffentlicht: (2024)